2025 공간정보 이슈 키워드

공간정보 기술은 이제 단순한 지도 활용을 넘어, GeoAI, 버추얼 트윈, 초정밀 지도시스템, 지하공간 통합지도 등으로 확장되며 도시와 환경을 실시간으로 이해하는 지능형 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 2025년에는 이러한 기술들이 자율주행, 스마트시티 관리, 재난 예측, 물류 자동화 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 맡아 더 안전하고 효율적인 생활 환경을 만들어가고 있습니다.

지금부터 2025년 공간정보 키워드를 소개해 드리겠습니다.

[Geo-AI 활용 사례 예시(출처:국토부)]

공간정보 특화 인공지능인 GeoAI는 인공지능(AI)과 공간정보 데이터를 결합한 AI 기술로서 단순 텍스트 분석을 넘어 공간적, 시간적 요소까지 AI가 종합적으로 이해·분석하여 최적의 응답을 제시합니다.

또한 텍스트 정보 기반의 문답형 기존 챗봇 AI와는 몇가지 차이점이 있습니다.

[3차원 지도 기반 시각화 응답]
LLM(Large Language Model, 대규모 언어모델) 공간정보를 통해 대화형 지도서비스를 제공합니다. 예를들어 “이 지역에 유해시설이 있나요?” 라고 물으면 데이터를 분석해서 해당 위치를 시각화하여 지도에 보여줍니다.

[공간 패턴 분석]
“이 구역은 출근시간에 왜 막힐까?” 라는 질문에 인구이동/거리/방향/시간/교통흐름 등을 종합 분석을 기반으로 보다 정확하고 신뢰도 높은 정보를 제공합니다.

[현실공간을 기반으로한 의사결정]
부동산, 도시계획, 스마트시티, 자율주행, 재난 대응, 환경 관리 등 현실공간 데이터를 기반으로한 의사결정에 활용될 수 있습니다.

국토부는 ‘Geo-AI’의 기반기술 개발을 완료하고, 올 8월부터 이를 상용화하기 위한 연구개발(R&D)에 본격 착수했으며, Geo-AI 기술의 상용화를 앞당기기 위해 현재까지 개발된 기술성과(자연어 기반 검색, 지도 시각화 기능)를 공간정보오픈플랫폼(브이월드)에 시범운영하기 위한 방안을 마련할 예정이라고 합니다.

[출처 : 클립아트코리아]

버추얼 트윈은 디지털 트윈보다 한층 확장된 개념으로, 단순히 물리적 객체를 반영하는 것에 그치지 않고, 그 객체의 활동과 변화 과정을 실시간으로 시뮬레이션합니다. 이로 인해 제품이나 시스템의 전체 수명 주기를 아우르며, 설계, 제조, 운영, 유지보수 등 다양한 단계에서 폭넓게 활용될 수 있습니다.

[디지털 트윈과 버추얼 트윈 비교]

버추얼 트윈은 가상 환경에서 설계·시험·예측에 초점을 두기 때문에 다양한 측면에서의 시나리오 검증과 탐색에 활용이 가능합니다.
   - [도시계획] 3D 가상 모델로 교통, 조망, 배치 등을 미리 테스트하며 신도시 설계 시뮬레이션
   - [교통] 도로, 신호, 차량 이동을 가상 모델로 구현하여 혼잡 및 사고 시나리오 테스트
   - [재난] 산불, 홍수, 지진등 자연재해 피해 확산을 가정한 시뮬레이션을 통해 재난재해 대응 시나리오 사전 검증
   - [교육·관광] 박물관, 문화유적지 등을 3D 가상 모델로 체험하며 체험·교육 최적화

버추얼 트윈은 단순히 디지털 트윈을 넘어서는 기술이 아니라, 우리의 삶과 환경을 더 지속가능하고 효율적이며 혁신적인 방향으로 이끌 수 있는 새로운 차원의 기술입니다. 이를 통해 우리는 도시 계획, 환경 관리, 제조, 헬스케어 등 거의 모든 분야에서 더 나은 의사결정을 내릴 수 있으며, 미래의 다양한 문제들도 보다 효과적으로 대응할 수 있습니다.

 

[출처 : KAKAO]

카카오맵이 ‘초정밀 지하철’ 및 ‘초정밀 버스’ 서비스를 시작했습니다.
물론 지금도 전광판이나 모바일 앱을 통해 예상 도착 시간을 확인할 수 있지만, 정확도가 낮아 대략적인 위치만 파악할 수 있을 뿐, 실제 위치를 정확히 알기는 어렵습니다. 반면, 초정밀 지하철·버스 서비스는 3초 단위로 위치 정보를 갱신하여, 운행 데이터를 분석하고 실시간으로 움직이는 열차와 버스의 위치를 지도 위에 정확하게 표시함으로써 사용자에게 정확한 위치 정보를 제공합니다.

배차 간격이 길거나 교통 체증 등으로 도착 시간이 변동되는 지하철/버스를 실시간으로 확인할 수 있어서 이용자들의 편의가 크게 향상될 것으로 기대하고 있습니다. 특히 출퇴근 시간대에 실시간으로 지하철/버스 위치를 확인할 수 있어, 이동 시간을 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다.

카카오는 초정밀 지하철 지원 노선을 지속적으로 확대할 예정이며, 현재 수도권의 1~9호선(4호선 불암산~진접 구간 제외), 공항철도, 수인분당선, 신분당선, 경의중앙선, 경춘선, 경강선, 우이신설, 서해선, 신림선, GTX-A, 부산 1~4호선 등 23개 노선을 지원하고 있습니다.

초정밀 버스 또한 지원 노선을 지속적으로 확대하고 있지만, 아쉽게도 서울은 아직 제공되지 않고 있습니다. 현재 제주도, 춘천, 부산, 목포, 울산, 광주, 경주, 경기도(일부) 지역에서만 운영되고 있으며, 대중교통 이용률이 높은 수도권 지역에서의 서비스 도입이 교통 혼잡 완화와 대중교통 활성화에도 기여할 것으로 예상됩니다.

 

[출처 : 클립아트코리아]

지하 안전에 대한 국민적 불안이 커지는 가운데, 정부는 반복되는 싱크홀 사고에 대응하기 위해 AI 기반 ‘지하공간 통합지도’ 고도화에 본격 착수했습니다. 국토부는 싱크홀 대부분이 지하철·지하도로 공사와 맞물려 발생하고 있다며, 지반의 구조적 문제를 보다 정밀하게 분석할 수 있도록 시스템을 강화하겠다고 밝혔습니다.

개선된 지하공간 통합지도는 지반침하 이력, 건설공사 정보, 홍수·범람 기록 등을 연계해 상관관계를 분석할 수 있도록 설계되며, 데이터의 정확성과 처리 속도, 활용성을 높여 전문가뿐 아니라 일반 국민도 쉽게 필요한 정보를 확인할 수 있는 서비스로 발전할 예정입니다.

또한 정부는 지하시설물 7종, 지하구조물 6종, 지반정보 3종을 통합 관리하는 시스템으로 확대하고, 정확도 향상을 위해 상·하수도 시설물 실측 예산도 지속 지원 예정입니다. 그동안 보안 문제로 종이지도로만 제공되던 지하공간 정보 역시 보안 솔루션을 적용한 디지털 파일 형태 제공이 검토되고 있습니다.

이번 지하공간 통합지도 고도화를 통해 정부의 싱크홀 예방 중심의 안전관리 체계 구축, 노후 인프라 전수조사, 근본 원인 분석 등 더욱 실효성 있는 예방 대책 마련이 필요한 것으로 보입니다.

오늘날 공간정보 기술과 시스템은 다양한 산업과 공공 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며, 공간 데이터 기반의 분석을 통해 복잡한 문제 해결과 의사결정을 효과적으로 지원하는 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다.

특히 도시 관리와 인프라 운영 분야 등 도시의 효율적인 운영을 위한 기반 기술로 활용되고 있습니다. 또한, 홍수·산불·지진 등 자연재해의 위험 지역을 미리 파악하고 대응 시나리오를 준비할 수 있어, 재난 예방과 시민 안전을 강화하는 데 크게 기여하고 있습니다.

AI 기반 분석과 실시간 데이터 연계가 확산되면서, 공간정보 시스템은 미래 도시의 운영을 이끄는 핵심 인프라로 자리매김해 나가고 있습니다. 이와 같은 공간정보 기술의 발전은 앞으로 도시와 사회가 더욱 안전하고 편리하며 지속 가능한 환경으로 나아가는 데 중요한 밑거름이 될 것으로 기대됩니다.